论文翻译：Automatic Lesson Plan Generation via Large Language Models with Self-critique Prompting

Automatic Lesson Plan Generation via Large Language Models with Self-critique Prompting
https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-64315-6_13

通过自我批评提示的大型语言模型自动生成课程计划

摘要

在本文中，我们利用大型语言模型（LLMs）的理解和生成能力来自动生成定制化的课程计划。这解决了传统计划可能无法充分满足不同教学环境和学生群体的特定需求的常见挑战。我们提出了一个新颖的三阶段过程，包括使用检索增强生成（RAG）逐步生成课程计划的每个关键组成部分，通过LLMs进行自我批评，以及随后的细化。我们使用这种方法为小学2至5年级生成了涵盖80多个主题的数学课程计划。邀请了三位经验丰富的教育工作者制定全面的课程计划评估标准，然后使用这些标准将我们的LLM生成的课程计划与同一主题的实际课程计划进行基准比较。三位评估员对计划的质量、相关性和适用性进行了评估。评估结果表明，我们的方法可以生成高质量的课程计划。这种创新方法可以显著简化课程计划的制定过程，并减轻教育工作者的负担。

1 引言

课程计划是